【摘要】：蛋白質(zhì)翻譯后修飾(Post-translational modification,PTM)之間的相互作用在調(diào)節(jié)蛋白質(zhì)活性、細胞信號轉(zhuǎn)導、基因表達以及蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用等生物學過程中發(fā)揮著至關重要的作用,研究這類相互作用有利于深入闡明由PTM介導的調(diào)控機制。通過實驗方法檢測PTM相互作用耗時費力,而計算方法的開發(fā)則有望彌補實驗技術的不足�，F(xiàn)有大多數(shù)的計算研究主要依賴于序列層面的殘基關聯(lián)特征來開發(fā)預測模型,忽略了PTM相互作用位點的結(jié)構(gòu)信息和單個殘基的特性,從而阻礙了預測精度的提升。因此,開發(fā)新算法以克服現(xiàn)有研究中的局限性顯得至關重要。本研究提出了一種基于結(jié)構(gòu)信息的算法(PTM Cross-Talk predictor,PCTpred)來提高預測PTM相互作用的準確性。該算法首先在蛋白質(zhì)序列和結(jié)構(gòu)層面設計了一系列殘基關聯(lián)特征(如共進化信息、共定位信息等)和獨立殘基特征(如致病性分數(shù)、拉普拉斯拓撲指標等),通過比較分析發(fā)現(xiàn)正負樣本在基于殘基對和殘基的特征上均具有顯著的差異。然后,利用前向特征選擇技術保留了23個新引入的描述符和3個傳統(tǒng)描述符,在此基礎上分別開發(fā)了序列分類器PCTseq和結(jié)構(gòu)分類器PCTstr,并通過權(quán)重聯(lián)合構(gòu)建了最終的預測模型�；跇颖竞偷鞍讓用娴脑u價,PCTpred獲得的曲線下面積分別為0.903和0.804。即使在去除樣本中的距離偏好或使用模擬的蛋白結(jié)構(gòu)作為輸入,本算法的預測性能仍能得到維持或適度降低。對不同類型的PTM相互作用子集和文獻收集的共修飾肽段進行測試,PCTpred依舊獲得了良好的預測效果,從而展現(xiàn)出較強的泛化能力。與目前最優(yōu)秀的算法相比,PCTpred在各種類型的評測中均能獲得較高的預測精度。PCTpred的源代碼和數(shù)據(jù)集可從以下鏈接獲取https://github.com/Liulab-HZAU/PCTpred。
【圖文】：

隨后觸發(fā)了 FOSL1 基因轉(zhuǎn)錄延伸的分子機制 (Zippo et al 2009)。根據(jù) PTM 之間發(fā)生相互作用形式的不同，Hunter 將 PTM 相互作用劃分為兩類，正向或負向的相互作用，正向的相互作用定義為一個PTM位點作為添加或去除第二個PTM的信號，或作為第二個修飾位點結(jié)合蛋白的識別信號（圖 1B 和 1C）(Hunter 2007)。比如許多磷酸化的發(fā)生依賴于其他氨基酸的泛素化或類泛素化 (Koepp et al 2001,Hietakangas et al 2006, Nguyen et al 2013)。負向的相互作用指的是兩個 PTM 類型競爭同一個殘基或一個 PTM 掩蓋第二個 PTM 的識別位點從而抑制其添加或去除（圖1A）。例如 p53 蛋白中 S149 位 O-乙酰葡萄糖胺糖基化的發(fā)生抑制了 T155 的磷酸化(Yang et al 2006)。綜上所述，PTM 相互作用普遍存在于蛋白質(zhì)內(nèi)部或者蛋白質(zhì)之間，并在調(diào)控各種生物學過程以及蛋白質(zhì)功能方面發(fā)揮著非常重要的作用。因此，，研究 PTM 相互作用對于深入理解 PTM 的功能和作用模式顯得至關重要。

華中農(nóng)業(yè)大學 2019 屆碩士研究生學位（畢業(yè)）論文對 PTM 相互作用和 2,161 對負樣本具有三維結(jié)構(gòu)信息并將這個數(shù)據(jù)集稱為 Str-set。如圖 2C 和 2D，通過對這 61 對相互作用的數(shù)據(jù)進行 PTM 類型和殘基組成分析發(fā)現(xiàn)在乙酰化-甲基化、磷酸化-磷酸化、賴氨酸-賴氨酸以及賴氨酸-絲氨酸上數(shù)目較多。
【學位授予單位】：華中農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：Q51

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本文編號：2671505